Comprendre le Ciblage Sémantique
Dans un monde où les utilisateurs sont de plus en plus sensibles à la protection de leurs données, le ciblage publicitaire doit évoluer. Qwarry, une entreprise innovante dans le secteur de l'adtech, propose un modèle de ciblage sémantique qui repose sur l'analyse du contenu, plutôt que sur les données personnelles des utilisateurs. Le ciblage sémantique analyse non seulement les mots d’une page web, mais également leur sens et leur contexte global, permettant ainsi aux annonceurs d’atteindre des audiences de manière plus précise et pertinente. Ce modèle repose sur une intelligence artificielle qui décode le sens profond du contenu, permettant une diffusion publicitaire plus alignée avec les attentes des utilisateurs et les réglementations de la CNIL.
Différences entre le Ciblage Contextuel et le Ciblage Sémantique
Le ciblage contextuel, bien que souvent confondu avec le ciblage sémantique, repose principalement sur des mots-clés et le contexte immédiat du contenu. Par exemple, un article sur les "meilleurs smartphones" pourrait afficher des publicités pour des téléphones. Cependant, le ciblage sémantique va plus loin en analysant le ton, les sentiments et les relations entre les mots pour interpréter le véritable sens de l'article. Ce niveau de précision est essentiel pour éviter des publicités inappropriées et s'assurer que le message est pertinent pour l’audience cible. Avec sa solution Reveal, Qwarry offre aux annonceurs un ciblage 100% sémantique, garantissant ainsi une publicité plus éthique et efficace, sans recourir aux cookies tiers.
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